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   主题：样品聚类对2006年52个城市高新技术经济指标的探讨  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
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      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
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    主题：样品聚类对2006年52个城市高新技术经济指标的探讨
   </h1>
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       <article class="post-9642 topic type-topic status-publish hentry" id="post-9642">
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         <h1 class="entry-title">
          样品聚类对2006年52个城市高新技术经济指标的探讨
         </h1>
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             样品聚类对2006年52个城市高新技术经济指标的探讨
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          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 0 条回复，1个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/13656/" rel="nofollow" title="查看王笑权的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/d01c79fb81e8c445185b8d27ac03577f?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/13656/" rel="nofollow" title="查看王笑权的档案">
             王笑权
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/9642/" title="样品聚类对2006年52个城市高新技术经济指标的探讨">
             8 年, 4 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
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          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-9642-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-9642">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年2月14日 上午2:34
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/9642/#post-9642">
               1 楼
              </a>
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            <!-- #post-9642 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-998 bbp-parent-topic-9642 bbp-reply-position-1 user-id-13656 topic-author post-9642 topic type-topic status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/13656/" rel="nofollow" title="查看王笑权的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/13656/" rel="nofollow" title="查看王笑权的档案">
               王笑权
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               王笑（孝）权 安徽省五河县临北乡石家村卫生室   233316
               <a href="mailto:wxq1638@yahoo.com.cn" rel="nofollow">
                wxq1638@yahoo.com.cn
               </a>
               <br/>
               目前，拥有创新、高新技术成为世界各国追求的目标。有识之士认为：拥有自主高新技术和发展创新技术既是国家强大的基础，也是经济持续发展的动力，又是企业在激烈的商业竞争立于不败之地的杀手锏。因此，高新技术、创新技术是国家强盛，经济繁荣的标志。若要对我国高新技术现状有所认识，可以对其中的经济指标进行破析。虽然我国的经济发展速度是全世界的最快的，但是国内各个城市、地区发展中的经济状况可能并不平衡。在先前不知道差异的情况下，本文依据国内2006年的高新技术经济指标关系对国内52个城市施行归类探讨。
               <br/>
               1    资料与方法
               <br/>
               1.1 一般资料  资料来源于网上《2007中国统计年鉴》，取其中的“中国统计年鉴-3”，打开后有u2154c.xls数据文件（为观察方便，本文已将城市排列顺序改变），可见“开发区高新技术企业主要经济指标（2006年）”。在开发区列下各行分别为52个城市的名称，该列向右各列经济指标分别为企业数（个）；从业人员（人）；总产值（万元）；总收入（万元）；出口总额（万美元）。
               <br/>
               1.2     统计学方法 由于探讨的目的是按高新技术经济指标把城市之间进行分类，故考虑用样品聚类法进行分析。在SAS9.1中用ward（华兹）最小方差法进行聚类分析，观察聚类结果。原始数据已经安排在附件1中的SAS数据步内。
               <br/>
               2    结果
               <br/>
               当从4进行到3分类时，rsq减小量产生了跳跃式变化，由此提示聚为四类比较合适。聚类的详细过程见输出1—聚类历史：
               <br/>
               输出结果1   聚类历史
               <br/>
               Cluster History
               <br/>
               NCL    –Clusters Joined—      FREQ     SPRSQ     RSQ       BSS    tie
               <br/>
               51    桂林46      保定47           2    0.0000    1.00     37726
               <br/>
               50    洛阳37      鞍山38           2    0.0000    1.00     56933
               <br/>
               49    太原23      淄博24           2    0.0000    1.00     69472
               <br/>
               48    宝鸡40      株洲43           2    0.0000    1.00     71583
               <br/>
               47    贵阳49      海南50           2    0.0000    1.00     73138
               <br/>
               46    昆明35      南昌36           2    0.0000    1.00     79846
               <br/>
               45    成都30      石家庄32         2    0.0000    1.00     90436
               <br/>
               44    CL48        福州42           3    0.0000    1.00     93752
               <br/>
               43    吉林21      CL49             3    0.0000    1.00    120059
               <br/>
               42    CL44        绵阳44           4    0.0000    1.00    162775
               <br/>
               41    CL45        郑州31           3    0.0000    1.00    174116
               <br/>
               40    CL43        潍坊25           4    0.0000    1.00    176123
               <br/>
               39    CL50        襄樊39           3    0.0000    1.00    184590
               <br/>
               38    兰州48      CL47             3    0.0000    1.00    195163
               <br/>
               37    佛山33      大庆34           2    0.0000    1.00    217216
               <br/>
               36    常州27      合肥28           2    0.0000    1.00    222030
               <br/>
               35    CL40        济南22           5    0.0000    1.00    230632
               <br/>
               34    惠州19      青岛20           2    0.0000    1.00    237919
               <br/>
               33    无锡05      深圳06           2    0.0000    1.00    275588
               <br/>
               32    沈阳13      大连15           2    0.0000    1.00    281527
               <br/>
               31    哈尔滨26    CL36             3    0.0000    1.00    326504
               <br/>
               30    杭州09      重庆10           2    0.0000    1.00    328110
               <br/>
               29    厦门16      中山18           2    0.0000    1.00    331255
               <br/>
               28    乌鲁木齐    杨凌52           2    0.0000    1.00    405714
               <br/>
               27    威海29      CL37             3    0.0001    1.00    445010
               <br/>
               26    CL29        长沙17           3    0.0001    1.00    477018
               <br/>
               25    CL42        南宁41           5    0.0001    1.00    488061
               <br/>
               24    CL30        武汉11           3    0.0001    .999    491316
               <br/>
               23    CL34        CL35             7    0.0001    .999    499783
               <br/>
               22    天津12      CL32             3    0.0001    .999    545527
               <br/>
               21    CL51        CL38             5    0.0001    .999    594578
               <br/>
               20    CL46        CL39             5    0.0001    .999    596040
               <br/>
               19    珠海14      CL26             4    0.0001    .999    663096
               <br/>
               18    CL27        CL41             6    0.0001    .999    714893
               <br/>
               17    南京03      CL33             3    0.0002    .999    912581
               <br/>
               16    CL23        CL31            10    0.0002    .999    996299
               <br/>
               15    CL17        苏州04           4    0.0004    .998    1.33E6
               <br/>
               14    西安07      长春08           2    0.0006    .998    1.46E6
               <br/>
               13    CL24        CL22             6    0.0005    .997    1.63E6
               <br/>
               12    CL25        CL21            10    0.0004    .997    1.88E6
               <br/>
               11    CL12        包头45          11    0.0011    .996    2.32E6
               <br/>
               10    CL18        CL20            11    0.0008    .995    2.85E6
               <br/>
               9    CL11        CL28            13    0.0015    .993    3.16E6
               <br/>
               8    CL19        CL16            14    0.0014    .992    3.47E6
               <br/>
               7    CL14        CL13             8    0.0025    .989    3.62E6
               <br/>
               6    CL10        CL9             24    0.0072    .982    1.07E7
               <br/>
               5    上海02      CL15             5    0.0284    .954    1.21E7
               <br/>
               4    CL7         CL8             22    0.0138    .940    1.44E7
               <br/>
               3    北京01      CL5              6    0.3045    .635    3.97E7
               <br/>
               2    CL4         CL6             46    0.0697    .566    4.71E7
               <br/>
               1    CL3         CL2             52    0.5658    .000    8.65E7
               <br/>
               此时通过聚类树形图可直观看见以2006年高新技术经济指标把52个城市归纳、综合分为4个不同水平，见图1：
               <br/>
               图1   聚类树图（
               <a class="d4pbbc-url" href="http://www.pinggu.org/bbs/dispbbs.asp?boardid=68&amp;id=288856" rel="nofollow" target="_blank">
                http://www.pinggu.org/bbs/dispbbs.asp?boardid=68&amp;id=288856
               </a>
               ）
              </p>
              <p>
               鉴于各指标在不同水平观测的值大小交错复杂，且各指标间单位性质不同，不能直接按某整体统一标准比较各分类间有否差异，考虑把SPSS中综合概括全部指标信息的rsr程序（
               <a class="d4pbbc-url" href="http://cos.name/bbs/read.php?tid=7703&amp;keyword=" rel="nofollow" target="_blank">
                http://cos.name/bbs/read.php?tid=7703&amp;keyword=
               </a>
               ）修改成SAS程序，运行一下观察以上聚类后类间区别的能力（见附件2）如何？其sas程序见附件2 ；glm过程输出的lsd检验如下：
               <br/>
               输出 l      lsd 检验结果
               <br/>
               Between      95% Confidence
               <br/>
               Comparison         Means          Limits
               <br/>
               1 – 2          0.09615    -0.14971  0.34201
               <br/>
               1 – 3          0.34958     0.12032  0.57885  ***
               <br/>
               1 – 4          0.72082     0.49155  0.95009  ***
               <br/>
               2 – 1         -0.09615    -0.34201  0.14971
               <br/>
               2 – 3          0.25343     0.14268  0.36417  ***
               <br/>
               2 – 4          0.62467     0.51392  0.73541  ***
               <br/>
               3 – 1         -0.34958    -0.57885 -0.12032  ***
               <br/>
               3 – 2         -0.25343    -0.36417 -0.14268  ***
               <br/>
               3 – 4          0.37124     0.30505  0.43742  ***
               <br/>
               4 – 1         -0.72082    -0.95009 -0.49155  ***
               <br/>
               4 – 2         -0.62467    -0.73541 -0.51392  ***
               <br/>
               4 – 3         -0.37124    -0.43742 -0.30505  ***
               <br/>
               可见：除北京（01=类1）与上海等（02-06=类2）差别不显著外，其余类间差别均具有显著性；rsr过程表明各档（类）之间具有方差齐性F=2.32 ，P=0.1089；方差分析输出的F=72.01， P=0.0001,显然分档4个水平（分类）符合统计学区分规律，效果比较理想。根据以上分类，观察各个指标原始数据在此水平下的差异，若不考虑方差齐性（实际是各指标在4分类情况下原始数据均方差不齐，差别很大），在附件2的sas程序glm过程中将rsr逐次改为x1—x5不同指标，便能观察每个指标在各分类水平下的两两对比，唯一没有差异的对比是x5（出口总额）在1、2类水平之间；显然这是由于上海、苏州、无锡三城市在指标x5上量的加大所至，其进一步影响到了rsr分析中的lsd检验（见输出1），由单一指标量的变化导致了综合信息量的改变，显然掩盖了x1—x4的区别，形成虚假外像。
               <br/>
               3  讨论
               <br/>
               以统计学作为依据探讨高新技术经济指标量在不同城市间的差异，本文sas程序输出的样品聚类结果可知：由2006年高新技术经济指标量的不同，国内52个城市被分为4类。北京在四个指标上特异性的极大，单个成为一类，显然在该时段发展速度极快，是我国经济的龙头老大；上海等5个城市因为在5个指标上拥有较大的量，分为第二类，是被国内看好的经济快速发展地区；同样可见从陕西西安—安徽合肥被分配在第三类，处于经济指标量的中等水平; 其余统归于第四类, 即投资和产出较小的水平。在对《新中国五十年统计资料汇编》投资基本情况亦进行系统聚类及rsr分析可知：与本文的聚类个数或分档水平及城市位次排序有对应关系，那就是现阶段经济指标量的大小取决于当初国家对该地区经济投资量的大小。进一步表明，当前我国的经济状况由国家投资干预不同导致了发展不平衡，各个城市经济发展有差距，此后将导致各省、地区间经济差距加大，这种情况并非国家之福。改革开放已接近30年，我们的国家积累了雄厚的经济基础，“春风普度玉门关”不再是难事，“允许部分人先富起来”的时代已经过去；应该重点投资、扶持那些落后的地区，现在该到了‘让大家都富起来’的时代了。
               <br/>
               <br/>
               附件1： 本文中的sas程序及数据。
               <br/>
               data wxq1638;
               <br/>
               label  x1='企业数（个）' x2='从业人员（人）' x3='总产值（万元）' x4='总收入（万元）' x5='出口总额（万美元）';
               <br/>
               input  name $ x1-x5;
               <br/>
               cards;
               <br/>
               北京01    18096    791273    34494030    67440508    1372757
               <br/>
               上海02      755    212826    24300539    30558567    1733320
               <br/>
               南京03      224    124614    16706093    17840231     644267
               <br/>
               苏州04      625    227153    15051445    17877969    2035204
               <br/>
               无锡05      608    198099    16439279    16499135    1100719
               <br/>
               深圳06      348    173975    16019289    16433413     750715
               <br/>
               西安07     3200    211154     9576910    13799712     146025
               <br/>
               长春08      831     93501    10606549    11061945      31762
               <br/>
               杭州09      675     91363     8048624    10469991     622805
               <br/>
               重庆10      828    175494     8413032    10530866      87037
               <br/>
               武汉11     1066    162303     8894156    10040721      43055
               <br/>
               天津12     3058    190533     7813575     9660105     307683
               <br/>
               沈阳13      871     89648     7511859     9022057      80597
               <br/>
               珠海14      427    136361     7919787     7932220     593162
               <br/>
               大连15     1732    168323     7012902     8812556     214727
               <br/>
               厦门16      180     56972     7355888     7329713     412918
               <br/>
               长沙17      701    120828     6900152     7908490      64895
               <br/>
               中山18      394     72902     6750980     7063968     459100
               <br/>
               惠州19      168     96342     6407081     6430969     565611
               <br/>
               青岛20      186     69255     6363647     6686428     167437
               <br/>
               吉林21      607     83822     6137264     6524996      17940
               <br/>
               济南22      380     85209     5874502     6658849      81411
               <br/>
               太原23      659     87846     6088430     6380087      13456
               <br/>
               淄博24      209     93898     6030097     6280917      91116
               <br/>
               潍坊25      299     91428     5864095     6208671      79786
               <br/>
               哈尔滨26    420    104230     5351392     6340349      34126
               <br/>
               常州27      601     96464     5803154     5779497     147879
               <br/>
               合肥28      274     78326     5379758     5869804      50719
               <br/>
               威海29      187     59239     4764613     4912980     254879
               <br/>
               成都30      425    117782     4004267     5223566      71435
               <br/>
               郑州31      474     73825     4304489     4997533      22503
               <br/>
               石家庄32    517     75368     4086518     5074703      26821
               <br/>
               佛山33       98     64266     4449956     4361148     292794
               <br/>
               大庆34      311     74000     4128376     4302896       6735
               <br/>
               昆明35       97     39172     3723305     3929022      64347
               <br/>
               南昌36      283     83479     3584484     3871561      33277
               <br/>
               洛阳37      319     59047     3140039     3732085      40551
               <br/>
               鞍山38      432     84285     3125372     3625968      11351
               <br/>
               襄樊39      141     50402     3172386     3378559       8207
               <br/>
               宝鸡40      246     66974     2770548     2773129      28523
               <br/>
               南宁41      329     59824     2270106     3254103      12663
               <br/>
               福州42      179     51097     2717280     2615222      87471
               <br/>
               株洲43      169     45888     2630251     2754171      25478
               <br/>
               绵阳44      112     47153     2467568     2610305      42954
               <br/>
               包头45      427     95810     4309436      421538      45267
               <br/>
               桂林46      247     65457     2203780     2200030      28751
               <br/>
               保定47      136     39867     2144680     2224450      59558
               <br/>
               兰州48      463     45399     1791077     2019362       5565
               <br/>
               贵阳49      115     59305     1738651     1766671      21716
               <br/>
               海南50      125     22415     1694149     1632433      15755
               <br/>
               乌鲁木齐51  177     19798      504308     1172532      54634
               <br/>
               杨凌52      104     13588      270047      397142       6999
               <br/>
               ;
               <br/>
               proc cluster m=war nosquare;
               <br/>
               id name;
               <br/>
               var x1-x5;
               <br/>
               proc tree;
               <br/>
               run;
              </p>
              <p>
               附件2：   用rsr法观察4类间差异的sas程序。
               <br/>
               data wxq1638;
               <br/>
               do g=1 to 52;
               <br/>
               input  name $ x1-x5;
               <br/>
               output;
               <br/>
               end;
               <br/>
               cards;
               <br/>
               数据同上
               <br/>
               proc sort;by descending g;proc rank data=wxq1638 out=wxq1;var x1-x5;ranks r1-r5;
               <br/>
               data wxq16;set wxq1;m=n(of r1-r5);sumg+dif(g);n=g+abs(sumg);drop sumg;rsr=sum(of r1-r5)/(m*n);proc rank data=wxq16 out=wxq163;var rsr;ranks rr;
               <br/>
               data wxq168;set wxq163;proc sort data=wxq168;by rr;
               <br/>
               data wxq1688;set wxq168;r=rr/n;if r=1 then r=(1-1/(4*n));if r^=1 then r=r;p=probit(r)+5;
               <br/>
               if p &lt;=4.90 then l=4;if p &gt; 4.90 &amp; p&lt;=6.20 then l=3;if p&gt;6.20 &amp; p&lt;=7.07 then l=2;if  p&gt;7.07 then l=1;
               <br/>
               proc reg data=wxq1688;model rsr=p;
               <br/>
               proc glm data=wxq1688;class l;model rsr=l/ss1 ss3;means l/hovtest;means l/dunnett snk lsd;
               <br/>
               proc print data=wxq1688;run;
              </p>
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